Annual Conference on Human and Language Technology
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2012.10a
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pp.95-98
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2012
말뭉치는 언어를 연구하기 위한 중요한 재료이다. 본 논문에서는 말뭉치에서 나타나는 언어 현상을 보다 효율적으로 분석하기 위한 언어학자를 위한 말뭉치 분석기를 제안하고 그 구현 방법을 설명한다. 제안하는 말뭉치 분석기는 기본적인 통계 정보와 함께, 형태소 분석된 파일을 대상으로 위치 색인을 포함하는 역파일 색인을 구성하여 빠른 형태소 검색과 다앙한 수준의 연어 검색을 제공한다. 분석기는 세종말뭉치를 기본 말뭉치로 하며, 다앙한 말뭉치에 대한 통계자료와 검색 기능을 제공하기 위해 사용자 말뭉치 파일에 대한 처리도 지원한다. 시스템은 사용자가 업로드한 말뭉치 파일에 대하여 자동 형태소 분석을 제공하며 형태소 분석 결과 수정을 가능하게 하여 다앙한 말뭉치에서 언어학자들의 우리말 연구를 지원한다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2010.04a
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pp.1102-1105
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2010
본 논문에서는 세종 말뭉치 데이터를 활용할 때 한글코드의 변환 및 말뭉치에서 필요한 정보 추출 등 한국어 말뭉치에서 통계 정보를 추출하는데 사용되는 여러 가지 기능들을 한데 묶어, 말뭉치 작업의 사용자 편의성을 개선시키기 위한 도구를 설계, 구현하였다. 이 말뭉치 활용 도구는 세종 말뭉치의 원시, 형태, 형태의미, 구문 말뭉치들을 다양한 옵션에 따라 사용자가 원하는 데이터를 추출할 있을 뿐만 아니라 일반적인 한글 텍스트 파일에 공통적으로 사용되는 코드 변환, 파일 합병, 빈도 계산 등을 제공하기 때문에 말뭉치 작업을 하는 사용자들이 편리하게 사용할 수 있게 하였다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2015.10a
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pp.139-141
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2015
본 논문은 커뮤니티 기반의 질의-응답 서비스에서 사용자 질의의 주제를 분류하는 시스템을 소개한다. 커뮤니티 기반의 질의-응답 서비스는 분야에 따라 다양한 주제를 가질 수 있으며 오늘 날 사용자 질의의 주제 분류에는 통계 기반의 분류 방법이 많이 이용되고 있다. 통계 기반의 분류 방법으로 사용자 질의를 분류하기 위해서는 주제에 적합한 대량의 학습 말뭉치가 필요하다. 주제에 적합한 대량의 학습 말뭉치를 사람이 직접 구축하는 것은 많은 시간과 비용이 든다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 위키피디아 문서를 Supervised K-means Clustering 기법으로 주제별로 분류함으로써 학습 말뭉치를 반자동으로 구축하는 방법을 제안한다. 그 다음, 생성된 학습 말뭉치로 지지 벡터 기계를 학습하여 사용자 질의의 주제를 분류하게 된다. 위키피디아 문서와 사용자 질의는 다른 도메인의 문서임에도 불구하고 본 논문의 시스템으로 사용자 질의의 주제를 분류한 결과 77.33%의 정확도를 보였다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2020.10a
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pp.389-393
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2020
말뭉치를 구성하고 있는 문장들 사이의 관계가 반영된 시각화는 말뭉치 전체의 구조나 유사의미 문장군의 분포 등을 파악하는데 매우 유용하게 활용될 수 있다. 본 연구에서는, 유사한 의미를 가지는 문장들은 서로 가까이에 분포하도록 시각화되어야 한다는 제어조건을 사용자가 제공했을 때, 해당 조건이 만족되도록 2차원 공간에 말뭉치의 각 문장을 시각화하는 기법을 소개한다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2017.10a
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pp.309-313
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2017
개체명은 인명, 지명, 조직명 등 문서 내에서 중요한 의미를 가지므로 질의응답, 요약, 기계번역 분야에서 유용하게 사용되고 있다. 개체명 인식은 문서에서 개체명에 해당하는 단어를 찾아 개체명 범주를 부착하는 작업을 말한다. 개체명 인식 연구에는 개체명 범주가 부착된 개체명 말뭉치를 사용한다. 개체명의 범주는 연구 분야에 따라 다양하게 정의되므로 연구 분야에 적합한 개체명 말뭉치가 필요하다. 하지만 이런 말뭉치를 구축하는 일은 시간과 인력이 많이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 개체명 사전 기반의 반자동 말뭉치 구축 도구를 제안한다. 제안하는 도구는 크게 전처리, 사용자 태깅, 후처리 단계로 나뉜다. 전처리 단계는 자동으로 개체명을 찾는 단계이다. 약 11만 개의 개체명을 기반으로 하여 트라이(trie) 구조의 개체명 사전을 구축한 후 사전을 이용하여 개체명을 자동으로 찾는다. 사용자 태깅 단계는 사용자가 수동으로 개체명을 태깅하는 단계이다. 전처리 단계에서 찾은 개체명 중 오류가 있는 개체명들은 수정하거나 삭제하고, 찾지 못한 개체명들은 사용자가 추가로 태깅하는 단계이다. 후처리 단계는 태깅한 결과로부터 사전 정보를 갱신하는 단계이다. 제안한 말뭉치 구축 도구를 이용하여 752개의 뉴스 기사에 대해 개체명을 태깅한 결과 7,620개의 개체명이 사전에 추가되었다. 제안한 도구를 사용한 결과 사용하지 않았을 때 비해 약 57.6% 정도 태깅 횟수가 감소했다.
개체명은 인명, 지명, 조직명 등 문서 내에서 중요한 의미를 가지므로 질의응답, 요약, 기계번역 분야에서 유용하게 사용되고 있다. 개체명 인식은 문서에서 개체명에 해당하는 단어를 찾아 개체명 범주를 부착하는 작업을 말한다. 개체명 인식 연구에는 개체명 범주가 부착된 개체명 말뭉치를 사용한다. 개체명의 범주는 연구 분야에 따라 다양하게 정의되므로 연구 분야에 적합한 개체명 말뭉치가 필요하다. 하지만 이런 말뭉치를 구축하는 일은 시간과 인력이 많이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 개체명 사전 기반의 반자동 말뭉치 구축 도구를 제안한다. 제안하는 도구는 크게 전처리, 사용자 태깅, 후처리 단계로 나뉜다. 전처리 단계는 자동으로 개체명을 찾는 단계이다. 약 11만 개의 개체명을 기반으로 하여 트라이(trie) 구조의 개체명 사전을 구축한 후 사전을 이용하여 개체명을 자동으로 찾는다. 사용자 태깅 단계는 사용자가 수동으로 개체명을 태깅하는 단계이다. 전처리 단계에서 찾은 개체명 중 오류가 있는 개체명들은 수정하거나 삭제하고, 찾지 못한 개체명들은 사용자가 추가로 태깅하는 단계이다. 후처리 단계는 태깅한 결과로부터 사전 정보를 갱신하는 단계이다. 제안한 말뭉치 구축 도구를 이용하여 752개의 뉴스 기사에 대해 개체명을 태깅한 결과 7,620개의 개체명이 사전에 추가되었다. 제안한 도구를 사용한 결과 사용하지 않았을 때 비해 약 57.6% 정도 태깅 횟수가 감소했다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2003.04c
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pp.483-485
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2003
구문분석 말뭉치는 통계적 구문분석 분야의 필수적인 항목으로 많은 유용성을 가지지만, 말뭉치를 구축할 때 막대한 시간과 비용이 요구되기 때문에 구축자의 수작업을 감소시키는 방법에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 대량의 신뢰도 있는 구문분석 말뭉치를 구축하기 위해 신경망을 사용하는 반자동 구문 분석 말뭉치 구축도구에 대해서 설명한다. 개발된 도구는 구문패턴 추골, 신경망 학습, 반자동 구축의 세 단계로 구성된다. 구문패턴 추출 단계에서는 사용자가 정의한 자질집합을 사용하여 기존에 구축된 말뭉치에서 구문패턴들을 추출하고, 신경망 학습의 단계에서는 추출된 구문패턴들을 사용하여 신경망을 학습한다. 그리고, 반자동 구축 단계에서는 학습된 신경망을 사용하여 반자동으로 구문분석 말뭉치를 구축한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 다양한 자질집합을 조합하여 사용할 수 있고, 학습을 사용하기 때문에 학습 집합에 나타나지 않은 경우에 대해서도 합리적인 결정을 내릴 수 있다. 소량의 구문분석 말뭉치를 대상으로 실험한 결과, 본 논문에서 제안하는 방법이 약 42.5%의 수작업 횟수 감소율을 보였음을 알 수 있었다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2009.10a
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pp.262-265
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2009
21세기 세종계획은 국어정보화를 위한 범국가적 사업으로서 국어 기초 자원을 구축하는데 매우 큰 기여를 하였으며, 그 주요 결과물로 배포된 세종 말뭉치는 많은 연구자들에게 꼭 필요한 가치있는 결과물이다. 이처럼 소중한 국어 자원을 실제 연구자들이 활용하고자 할 때 불편함을 느끼는 경우가 있는데 그 이유는 균형 말뭉치의 구축이라는 말뭉치의 특성 및 원문 자료의 내용을 최대한 보존하기 위한 노력의 일환으로 사용자 정의 영역에 정의된 문자들이 다수 포함되어 있기 때문이다. 본 논문에서는 자연언어 처리, 정보검색 분야 연구자들이 세종계획 최종 결과물 중에서 원시 말뭉치를 활용하는데 있어서 말뭉치에 사용된 문자코드의 유형을 중심으로 코드 변환 문제점과 그 해결 방안을 모색하고자 한다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2008.10a
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pp.5-11
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2008
한국어 띄어쓰기에서 통계적 모델을 사용한 기존의 연구들은 최대우도추정(Maximum Likelihood Estimation)에 기반하고 있다. 그러나 최대우도추정은 자료부족 시 부정확한 결과를 주는 단점이 있다. 본 연구는 이에 대한 대안으로 사용자 입력을 고려하는 베이지언 파라미터 추정(Bayesian parameter estimation)을 제안한다. 기존 연구가 사용자 입력을 교정 대상으로만 간주한 것에 비해, 제안 방법은 사용자 입력을 교정 대상이면서 동시에 학습의 대상으로 해석한다. 제안하는 방법에서 사용자 입력은 학습 말뭉치의 자료부족에서 유발되는 부정확한 파라미터 추정(parameter estimation)을 방지하는 역할을 수행하고, 학습 말뭉치는 사용자 입력의 불확실성을 보완하는 역할을 수행한다. 실험을 통해 문어체 말뭉치, 통신환경 구어체 말뭉치, 웹 게시판 등 다양한 종류의 말뭉치와 다양한 통계적 모델에 대해 제안 방법이 효과적임을 알 수 있다.
Corpus is widely used as a fundamental resource for various purposes in linguistic studies. There are several large corpora such as Sejong corpus in Korea. However, it is hard to find a tool utilizing such large corpora. In this paper, we propose a method of utilizing Sejong corpus based on the relational database. We designed the relational database scheme to store corpus and implemented a Web-based application so that many researchers can easily access and utilize the Sejong corpus.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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